Towards an integrated understanding of university research commercialisation: a university spin-off perspective
Notice bibliographique
Résumé
University spin-offs (USOs) are increasingly recognised as a prime mechanism to generate technological, economic and societal impact on regional and national levels. Yet, despite favourable institutional and policy arrangements fostering academic entrepreneurship, many USOs face major issues to overcome the liability of newness and smallness in the initial venturing phases. In result, existing research commercialisation practices remain ineffective with the majority of USOs failing to reach the expected objectives. While this problem has garnered attention both in research and practice, there is a lack of comprehensive understanding of USOs at the early-stage of development, hindering more impactful research commercialisation. To address this problem and to develop new actionable insights, this dissertation employs robust multi-disciplinary, mixed-method techniques. First, this dissertation consolidates and synthesises the existing knowledge on university-industry collaborations and academic entrepreneurship, and presents these concepts as interconnected, multi-layered ecosystems at the individual, organisational and institutional levels. Second, this dissertation examines how early-stage USO characteristics need to be shaped to overcome the initial venturing phases and acquire funding as a leverage for long-term survival. Third, by employing robust text mining and unsupervised machine learning techniques, this dissertation presents a novel USO typology with different venture development trajectories in relation to exploitative and explorative technology development and technology commercialisation activities. The findings of this dissertation foster a comprehensive understanding of university-industry collaborations and academic entrepreneurship research field. Additionally, this dissertation presents new actionable insights for academic entrepreneurs with regards to key determinants of USO development, and stimulates a development of effective government-based support mechanisms of research commercialisation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,018 |
| Communication savante | 0,041 | 0,038 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».